Data Driven Science Group

Mototake Lab.
メイン画像

新着情報

  • 2024.7.19 本武が知の東京大学物理学研究センター定期セミナー(ipi seminar)で講演しました
  • 2024.4.4 本武研究室に新たな修士課程学生2名を迎えました。
  • 2023.5.27 熊添が講演しました, [発表スライド]
  • 2023.5.27 本武が発表しました, [発表スライド]
  • 2023.5.27 本武がMaterial meets dataで講演しました, [発表スライド]
  • 2023.5.27 本武が数学の学会で発表しました [発表スライド]
  • 2023.5.27 講演 第38回情報計測オンラインセミナー「解釈可能AIによるデータ駆動理学の実現へ向けた取り組み」, [発表スライド]
  • 2023.4.13 論文 "Signal Identification without Signal Formulation", Yoh-ichi Mototake, Y-h. Taguchi をarxivで公開しました。arxiv:2304.06522
  • 2023.4.3 本武研究室がスタッフ3名、協力教員1名、修士課程学生1名でスタートしました

大学院生募集

    解釈可能AIを用いたデータ駆動理学に興味のある大学院生(修士課程)を募集します。研究対象は物理学、情報科学や社会科学等の森羅万象あらゆる分野に存在する複雑現象(パターンダイナミクス)です。研究室を見学したい方は、お気軽にy.mototake_at_r.hit-u.ac.jpまでご連絡ください。なお、博士課程は2025年開設予定です。 入試情報

輪読参加者募集

    2024年6月くらいから、物理学と幾何学についての本、または統計的機械学習についての本の輪読を行う予定です。輪読にご興味のある方は、y.mototake_at_r.hit-u.ac.jpまでご連絡ください。

新着論文
Hitoshi IZUNO, Masahiko Demura, Masayoshi Yamazaki, Satoshi Minamoto, Junya Sakurai, Kenji Nagata, Yoh-ichi Mototake, Daisuke Abe, Keisuke Torigata, "Search for high-creep-strength welding conditions considering HAZ shape factors for 2 1/4Cr-1Mo steel," Welding in the World, (2024). バナー画像 A. Okuno, Y. Morishita, Y. Mototake, "Autoregressive with Slack Time Series Model for Forecasting a Partially-Observed Dynamical Time Series," IEEE Access, (2024). バナー画像

TOP